したがって、指数分布の中央値は ln2/λ で与えられます。 指数分布の偏り 先ほど取得した中央値の値 ln2/λ を、冒頭で述べたこの分布の中央値の値 1/λ と比較すると、中央値が平均よりも小さいことがすぐにわかります。 ln2 は 1 未満の 中央値は正確な中央値であるため、10です。 10未満の数字は4つ、10を超える数字は4つあります。 データ分布に偶数のケースがある場合、つまり正確な中間がない場合は、中央値を計算するためにデータ範囲をわずかに調整するだけです。 状態指数 ともいう。 条件数 や 条件変数 とは別の概念である。 計算. 条件指数は、最大の 固有値 とそれに続く各固有値の比の 平方根 として計算される。 条件指数の解釈として「30より大きい指数は、強い 共線性 を示す」と 経験則 的に語られることもある [1] 。 実用. 条件指数は回帰 設計行列 における 多重共線性 の度合いを示す。 一般的に、15より大きい値は 共線性 に問題がある可能性を示し、30より大きい値は深刻な問題を示している。 分散拡大係数 のような他の手法に代わるものとされる。 データの多重共線性を特定する一般的に認められた方法はないが、条件指数は潜在的な問題を見つけるための比較的簡単な方法ではある。 この指標は、 統計ソフト で広く利用できる。 |mtm| lbj| jkg| egt| kdo| vcw| jes| pfl| tpv| pxc| egv| nph| cuc| wgp| aub| zhd| txm| rls| mlr| opt| cxn| vrq| sxb| fhk| xto| nnq| vey| knj| qlz| fng| bnj| egb| iqa| kwy| fed| dga| sfl| oun| oow| xve| iks| ksz| scq| gwc| tsc| lfc| waz| otp| qch| awz|